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窦德景教授，现任北电数智首席科学家，复旦大学特聘教授，清华大学电子工程系兼职教授。他曾在波士顿咨询公司（BCG）担任要职，并在百度研究院及美国俄勒冈大学有着卓越的学术贡献。研究领域涵盖人工智能、数据挖掘、自然语言处理等。

本文基于窦德景教授在【经观讲堂】上的精彩发言整理。

窦教授首先分享了关于大模型时代的观点，将其分为前大模型时代和真正的大模型时代两部分。在前大模型时代，大数据和深度学习已经获得广泛应用，大模型作为深度学习技术的最新成果，被认为是目前最好的AI技术。

窦教授强调，大模型的出现并不意味着前时代的AI技术失去意义。相反，这些技术仍然在实际应用中发挥着重要作用，特别是在成本限制下。他指出，大模型虽然在参数规模上呈指数级增长，但在实际应用中，许多公司或组织可能无法直接负担起如此庞大的投资。

窦教授还探讨了AI概念的出现和发展，包括AI的定义、起源、以及它与机器智能的区别。他强调了AI技术的不断进步，从最初的逻辑推理到深度学习，再到如今的大模型技术，这些发展对AI领域产生了深远影响。

在探讨深度学习在棋类游戏中的发展时，窦教授特别提到了围棋，并强调了深度学习和大模型技术在围棋领域的重要突破，如AlphaGo和AlphaFold。这些突破不仅展示了AI在围棋上的优势，还展示了它在科学研究和机器人技术方面的潜力。

此外，窦教授还探讨了大数据的四个特征，包括规模性、速度性、多样性和真实性。他强调，在大模型时代，数据的真实性变得尤为重要，因为数据的准确性、一致性和真实性是AI发展的基础。

窦教授进一步讨论了生成式AI的发展，包括其技术突破和应用场景。他提到，生成式AI已经能够生成对话文本、代码、图像和视频，并且正在不同行业中发挥重要作用。

在提问环节，窦教授针对一些关键问题，如大模型时代传统AI技术的存在价值、AI技术的未来发展、以及AI技术的伦理问题等，提供了深入的分析和见解。

最后，窦教授表达了对AI未来发展的乐观态度，认为AI将继续在各个领域发挥重要作用，并可能在未来达到甚至超过人类的智能水平。